サイエンスリンケージの分野横断性に着目した論文・特許間引用の分析
| Project/Area Number |
17K00448
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Research Field |
Library and information science/Humanistic social informatics
|
|---|
| Research Institution | University of Tsukuba |
|---|
Principal Investigator |
芳鐘 冬樹 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (30353428)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2017)
|
| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2017: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
|
|---|
| Keywords | 図書館情報学 / 情報図書館学 / 引用分析 / ネットワーク分析 / 科学社会学 / 科学計量学 / 計量情報学 / 計量書誌学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
特許とその引用論文を対象に，引用ネットワークの中で担う役割や分野横断性を計測し，分野横断的なサイエンスリンケージをもつ論文と特許の特性に関する知見を得ることを目的に，初年度である平成29年度は，まず，分野横断性（学際性）について定義した上で，論文および分野の特徴を観察するための観点と指標の定義を具体化した。そして，それらの指標を実際に用いて，研究者の専門分野の状況をもとに分野横断性の傾向を探った。Web of Scienceを情報源として，情報学，環境学，数学，人間医工学，史学，経営学の6分野の論文書誌データを分析に用いた。分析結果から得られた知見の主な例を以下に挙げる。
(1) 情報学は，他分野と比較すると，分野横断性が相対的に低い研究者が属し，個々の研究者は特定の数分野で研究活動を行っており，共同研究も主に類似もしくは特定の専門分野の研究者と行う状況にあると考えられる。偏りに関しては中程度であるが，研究者数が少ない周辺的な専門分野において，特定分野へのやや大きい偏りが見られる。
(2) 環境学は，分野横断性が高い研究者が属している。個々の研究者が幅広い分野に関わる研究活動を行うとともに，自身の専門分野以外の幅広い分野の研究者と共同研究を行う傾向にあると考えられる。特に，周辺的な専門分野に注目すると，相対的に偏りなく多様な分野に研究者が分布している状況が窺える。
(3) 数学は，個々の研究者を見ても，研究（共同研究）ごとに見ても，分野全体として見ても，関わる専門分野の数は中程度である。一方，偏りに関しては大きく，特定の専門分野に依存する傾向が強い。特に，周辺的な専門分野群における偏りが顕著である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度の計画として挙げている(1)(2)(3)について，おおむね予定どおり進め，さらに加えて，次年度以降に向けて試験的に(4)を行った。
(1) 論文などの「分野横断性」について操作的定義を設定する。
(2) 知識・技術系譜のネットワークの中で担う役割，知識・技術の再活用におけるそれらの廃れ（オブソレッセンス）の速さ，それぞれを観察するための指標の定義について，緻密に検討し具体化する。
(3) 分析を行う準備として，各情報源（Web of Science，公開特許公報など）から必要項目を抽出し，データの整形を進める。
(4) (2)で設定した指標の一部（引用元である論文の多様性の指標など）を，(3)のデータに適用し，問題点を洗い出す。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は，前年度に検討・設定した観点と指標を用いて，分野横断的なサイエンスリンケージをもつ論文・特許を特定し，知識・技術系譜ネットワークの中で担う役割と，再活用における廃れの速さの点から，それらの特徴を調査する。具体的には，
(1) 引用ネットワークにおける直接的な関係の多さ，間接的な媒介性・大域的な構造を考慮する影響度を，それぞれ指標で測る。それらの値に基づいてサイエンスリンケージの分野横断性が高い群と低い群とを比べ，前者の特徴を調査する。
(2) 廃れの速さを指標で測る。廃れの速さとサイエンスリンケージの分野横断性との基本的な相関分析と併せて，ランダムフォレストによる判別・回帰分析も行い，分野横断性が廃れの速さにどう影響するかを調べる。
その際，前年度に洗い出した観点・指標の問題点を踏まえて，分析枠組みを適宜再検討しながら進める。
|
Report
(1 results)
Research Products
(4 results)
